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指针式仪外自愿读数识别技巧的考虑近况与繁荣

2020-03-19 13:22

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  第 卷 第 期 计 算 机 科 学 45 6A Vol.45No.6A 年 月 2018 6 COMPUTER SCIENCE June2018 指针式仪外自愿读数识别技巧的商量近况与生长 韩绍超 徐遵义 尹中川 王俊雪 (山东修设大学盘算推算机科学与技巧学院 济南 ) 250101 , . 摘 要 指针式仪外自愿判读技巧是目前机械视觉商量的热门 也是形式识别范畴一项紧要的商量实质和前沿技巧 , 正在对指针式仪外识别技巧举行了大凡性概述之后 周到先容了基于机械视觉的指针式仪外 自愿读数识别技巧的根基 、 , , 、 、 观点 根基道理和首要商量实质 先容了该技巧正在邦外里的商量近况 同时要点先容了图像校正 圆形外盘轮廓检测 , . 指针线检测和角度盘算推算等首要商量实质的最新发达 结果给出了指针式仪外自愿读数识别涉及的合头技巧和生长对象 , , , , , 合头词 指针式仪外 机械视觉 霍夫变换 读数识别 倾斜矫正 图像细化 中图法分类号TP216+.1文献标识码A ResearchReviewandDevelomentforAutomaticReadin ReconitionTechnolo ofPointerInstruments p g g gy HANShaoGchaoXUZunGiYINZhonGchuanWANGJunGxue y g ( , , , ) SchoolofCom uterScienceandTechnolo Shandon JianzhuUniversit Jinan250101China p gy g y AbstractThetechnolo ofdeterminin thereadin ofointerinstrumentsautomaticallisahotsotofmachinevision gy g g p y p , inrecentearswhichisalsoanim ortantresearchcontentandadvancedtechnolo inthefieldofatternreconition. y p gy p g , , Afterthe eneraloverviewofthereconitiontechnolo ofthe ointermetersthebasicconcetfundamentalandmain g g gy p p researchcontentsofautomaticreadin reconitiontechnolo ofthe ointermetersbasedonmachinevisionwereintroG g g gy p ducedinthis aer.Theresearchstatusofthistechnolo bothathomeandabroadwasintroduced.Thelatestroress pp gy p g , , oftheimaecorrectiondetectionofroundcontoursdetectionofthe ointerandanlecalculationwasintroduced.FinalG g p g , l theke technolo andthedevelomentdirectionoftheautomaticreadin reconitiontechnolo were ointedout. y y gy p g g gy p , , , , , KewordsPointerinstrumentsMachinevision HouhtransformationReadin reconitionTiltcorrectionImae y g g g g refinement , 、 、仪器仪表自动识别 . 方形两种 如电流外 电压外 温度外等 1短序 : 指针式仪外自愿读数识别技巧的根基道理是 诈骗摄像 , , , 跟着工业化和消息化的敏捷生长 工业临蓐的周围一向 机等图像收罗兴办收罗指针式仪外图像 将其输入盘算推算机 首 , ( 、仪器仪表自动识别 、 ) 扩展 各式细密仪外 如电流外 电压外 温度外等丈量兴办 , , 先对原始图像举行预管束 然后举行外盘区域的图像朋分 从 , 、 的数目也快速补充 若何敏捷 无误地获取该类仪外的丈量值 朋分出的外盘区域图像中找到指针所正在的直线并盘算推算指针线 成为了工业临蓐中亟需管理的题目 .固然数显式仪外技 , . 角度 结果盘算推算出目前指针式仪外读数 一切经过如图 1 , , 术已相当成熟 但因为电磁作对等处境成分的影响 工业临蓐 所示. ( ) , 如电厂等 不宜采用数显式仪外 指针式圆形或者方形仪外 正在他日相当长的时辰内还是是工业临蓐中首要的丈量仪外. , , 指针式仪外没罕睹据输出接口 必要人工手动录入读数 管事 , . 量大且易堕落 紧张影响了工业临蓐结果 , 为管理上述题目 基于机械视觉的指针式仪外自愿读数 . 识别计划被通常选用 该计划通过对指针式仪外举行图像采 图 指针式仪外自愿读数识另外经过 1 , , 集 原委图像预管束 采用机械视觉技巧举行仪外自愿读数的 [ ] 6G7 . , 圆形指针式仪外自愿读数识别技巧的首要商量实质囊括 识别 跟着高职能盘算推算和转移通信技巧的生长 该技巧已 成为目前机械视觉与形式识别范畴商量的新热门和前沿技巧. 指针式仪外图像的管束和指针式仪外图像的读数识别两方面 . , 实质 个中 仪外图像的管束囊括仪外图像的收罗和指针式 2指针式仪外自愿读数识别技巧的根基道理 , 仪外的倾斜校正 指针式仪外的读数识别囊括外盘轮廓检测 , 和指针线检测及角度盘算推算. 指针式仪外是工业中常用的丈量仪外 常睹的有圆形和 ( , ) . 本文受山东省要点研发盘算 2015GGX1010472016GGX101024资助 ( ), , , 、 、 , : ; ( ), 韩绍超 1991- 男 硕士生 首要商量对象为数字图像管束与形式识别 信号管束 仪器仪外识别 EGmail1209988712@ .com 徐遵义 1969- qq , , , , , 、 , : ( ); 男 博士 副教学 硕士生导师 CCF会员 首要商量对象为图像管束与形式识别 学问处分与数据开掘 EGmail562852034@ .com 通讯作家 qq ( ), , , 、 、仪器仪表自动识别 、 ; ( ), , , 尹中川 1992- 男 硕士生 首要商量对象为数据开掘 打击检测 人工智能 离群点开掘 王俊雪 1992- 女 硕士生 首要商量对象为数据 、 . 开掘 人工智能 , : 第 期 韩绍超 等 指针式仪外自愿读数识别技巧的商量近况与生长 55 6A [,] 18 , . , 一种精度较高的圆形指针式仪外自愿读数识别举措 图像的观点 极大地进步了运算速率 可是 其过于依赖限制 , . 是最初对由摄像机拍摄到的圆形指针式仪外图像举行中值滤 区域像素的梯度对象 也许酿成检测到的主对象不无误 因 , , , (,) 此 必要对以上两种算法举行归纳推敲和更正 以求获取更好 波去噪 其做法是将图像中某个像素点 xy 的值调换为与 , ; 的图像校正举措. 其相邻像素点值的中值 以起到滤波的效力 诈骗自顺应阈值 ; ( 举措对图像举行二值化管束 诈骗 周围检测算子对外 ORB OrientedBinar RobustIndeendentElementar Canny y p y [ ] . )算法是一种 特性点与 11 特性描摹子 盘的二值化图像举行周围检测 诈骗霍夫变换算法对外盘圆 Features FAST BRIEF , . 相连系的举措 是由 的 正在 上提出 举行检测 该算法诈骗笛卡尔坐标空间与极坐标空间的对偶 EPFL Calonder ECCV2010 [ ] 12 , : 来的 .该算法首要管理 算法描摹子不具备盘旋不 性举行圆的检测 两个坐标空间的对应相干为 BRIEF , . () 变性的题目 具有较疾的践诺速率和成婚速率 r=xcosθ+ sinθ 1 y ,(,) , 众数采用的圆形外盘轮廓检测算法是 变换算法. 个中 为图像空间中的像素的横纵坐标 和 为极坐 Houh xy r θ g , . 通过配置妥善的半径阈值 该算法可能检测出图像中半径处 标空间中的两个参数 诈骗统计学学问统计个中主旨辘集最 . , 于设定阈值之间的统统圆 经典的 变换算法必要正在 众的弧线即为检测到的圆形外盘轮廓 由此取得外盘所正在的 Houh g [ , ] 1331 , . . , 两个坐标空间中频仍地举行坐标转换 及时性不高 对 圆的圆心和半径 正在检测到的圆内 诈骗状态学中的侵蚀操 , . , . 此 商量者们提出了众种更正的 变换检测算法 囊括 作举行图像的细化 以取得指针线的骨架 诈骗霍夫变换算 Houh g . , , 随机的 变换算法和广义的 变换算法 诈骗改 法正在侵蚀后的图像中举行直线检测 取得较为无误的指针线 Houh Houh g g [13G14] , , 进的 变换算法检测圆形仪外轮廓 其检测速率较 进而盘算推算指针线所指的读数与最小读数之间的夹角 再诈骗 Houh g , 公式: 守旧的 变换算法进步了近 倍 检测恶果越发靠近于 Houh 4 g θ 及时检测. 1( ) () v=v + v -v 2 min θ max min , 目前已有众种正在二维图像 中检测直线的举措 囊括 . , , [ ] [ ] [ ] 盘算推算目前指针式仪外的读数 个中 v 为仪外的最小读数 1G2 15 16G18 min Houh变换算法 、剪影法 、总体最小二乘法 、BreG g [ ] [ ] 19G20 21 , , 为仪外的最大读数 为指针扫过的角度 为指针线与 v θ θ max 1 senham画线法 以及基于区域成长的算法 等.Aleria g , . 最小刻度之间的夹角 为目前仪外的读数值 v 等采用剪影法将统一场景下的待测图像与指针线 , . 度处的模板图像举行相减 从而提取出指针线指针式仪外自愿读数识别技巧的商量近况 、 法 总体最小二乘法以及 Bresenham画线法均属于直线拟合 , ( ) ( ) 近年来 跟着图像传感器 CCD 和信号管束技巧 DSP , . 法 凭据指针区域聚集的像素点来拟合指针线 王琦等利用 , , 的生长 摄像机的拍摄职能和分别率一向进步 指针式仪外自 , 总体最小二乘法来定位指针线 检测到的指针线 , 动读数识别技巧诈骗摄像机举行仪外图像的收罗 将指针式 小二乘法越发靠近于切实的指针线 .Belan等采用 BreG [ ] 20 仪外图像输入盘算推算机举行后续管束. senham画线法来检测指针线 .刘金庆等采用基于区域生 [ ] 21 , 受摄像机拍摄角度等成分的影响 获取到的现场指针式 , 长的举措来检测直线 但该举措正在噪声密度很大时的检测 . , 仪外图像平时带有必定的倾斜角度 因而 正在对原始图像进 . , 恶果相对较差 相对付 Houh变换算法 这些算法正在检测速 g , . 行前期的预管束之后 必要对图像举行妥善的盘旋校正 当 , . 度上都有很大水准的进步 但准确度平时不是很高 [ ] 17 . 前已有很众用于图像盘旋校正的算法 对付矩形指针式仪 : 目前盘算推算指针线角度的举措首要有两种 刻度识别法 [ ] 21 , 外 诈骗图像坐标系与齐次坐标系之间的对应相干来校正矩 和指针角度盘算推算法 .刻度识别法最初检测出统统刻度线, , 形指针式仪外 最大范围地下降了矩形指针式仪外的盘旋倾 , 然后盘算推算出相邻两个刻度线之间的夹角 并凭据目前指针线 斜角度 .圆形指针式仪外的倾斜校正不断是影响识别准确 所处的身分隔断最小刻度的刻度数来盘算推算指针线所占的角度 ; , 度的紧要成分 且因为其外盘轮廓中没有固定的安靖参考点 , , 比 结果通过检测圆形指针式仪外外盘的统统刻度线 凭据刻 . 、仪器仪表自动识别 因而而难以举行盘旋校正 平时采用成婚图像中的对光照 度线所代外的仪外读数值和指针针尖的身分来读取仪展现 、 盘旋 仿射变换等褂讪的合头点的举措来到达盘旋校正图像 . , 数 因为指针式仪外的刻度也许特殊麇集 而且刻度线 , , , . 的目标 如 SIFTSURFORB等算法 , , 较短 因而不易检测和盘算推算 而其所长是取得的角度值较为精 最早提出的与图像倾斜矫正相合的算法是标准褂讪特性 . , 确 指针角度盘算推算法是目前利用较为众数的举措 即凭据检 ( , ) , 变换 算法 该算法 , ScaleInvariantFeatureTransform SIFT 测到的指针直线来盘算推算指针的结果 进而取得指针所正在直线 , . 是 正在 年提出的 而且正在 取得了美满总结 . , David 1999 2004 的倾斜角度 该举措不再推敲刻度线 而是直接诈骗 、 、 它通过正在空间标准中寻找极值点提取出其身分 标准 盘旋不 , , 直线的几何相干举行盘算推算 因而 对照纯洁 取得了通常的 , , 变量 以到达寻求图像特性的目标 是一种巨大的图像还原与 利用. . , , 三维重修算法 可是 该算法正在校正圆形物体时 会取得很少 归纳邦外里基于机械视觉的指针式仪外自愿读数识别技 , 、 , 的合头点 而且盘算推算量大 耗时长 晦气于对及时性条件较高 , , 术的商量近况可知 外洋对该技巧的商量起步较早 生长迅 [25G30] 的圆形仪外举行无误校正. , ; 速 已提出了众种面向该技巧的算法 邦内革新性的工 ( )算法是另一种图像 , [31G35], SURFSeededU RobustFeature 作相对较少 首要是对该技巧所用算法的更正 与外洋 p p , 、 校正算法 具有敏捷 鲁棒性的特性 由 正在 年提 . , Ba 2006 比拟存正在必定差异 另外 邦外里对付将摄像机标定技巧应 y [ ] 10 , . 出 平时可能利用于盘算推算机视觉的物体识别以及 重构 , 3D 用于圆形指针式仪外的图像收罗方面的商量较少 若何取得 , , 该算法是从 SIFT算法更正而来 采用了 harr特性以及积分 更高质料的指针式仪外图像对读数识别阶段有紧要影响 因 56 计 算 机 科 学 2018年 ) . , 此宽裕商量图像收罗技巧以获取高质料的指针式仪外图像已 1诈骗转移兴办代庖摄像机 目前 转移兴办的运转速 . , , . 成为该技巧生长经过中务必推敲的题目 度越来越疾 职能越来越高 十足可能举行繁复的管束管事 , 诈骗摄像机举行指针式仪外的图像收罗管事时 因为摄像机 4合头技巧 , . , 不易率领 晦气于满意及时收罗条件 因而 可能开荒转移端 指针式仪外自愿读数识别技巧是目前机械视觉与形式识 , 的指针式仪外读数识别体系 以便及时举行图像的收罗并加 , . 以剖析. 别商量的热门 具有盛大的利用前景 该技巧除了对原始图 , . ) . , 像举行须要的预管束操作 还囊括以下几项合头技巧 2轮廓及指针线检测 近几年 针对立体视觉的商量发 , . 4.1指针式仪外图像收罗 展神速 诈骗图像举行三维重修的技巧也取得神速生长 可 指针式仪外图像的拍摄质料是影响识别准确度的合头性 以诈骗拍摄到的指针式仪外图像举行指针式仪外的三维 , , . , 重修 从而取得指针式仪外活着界坐标系中的身分 以便更好 成分 跟着 CCD技巧和 DSP技巧的一向生长 摄像机的分 , , 地举行外盘盘旋校正以及指针线提取等 进一步进步识别 辨率一向进步 因而众数采用摄像机等图像收罗兴办举行指 . 准确度. 针式仪外图像的收罗 可是因为受摄像机镜头修制原料的光 ) . , , 查究新的读数识别举措 近几年 机械练习和深度学 学性子的影响 收罗到的指针式仪外图像都带有必定的畸变 3 , , , 习深受开阔商量者的眷注 通过教练洪量的数据来提取物体 效应 必要借助洪量的实习和盘算推算来获取摄像机的畸变参数 , . , . 的特性 再诈骗提取到的特性举行方向物体的辨识 可能将 消弭摄像机镜头畸变 从而获取高质料的仪外图像 , 4.2外盘盘旋校正 指针式仪外的洪量图像数据动作识另外教练集 用深度练习 , 的举措举行自愿读数的识别 以削减对机械视觉举措中繁复 、 因为摄像机拍摄角度 指针式仪外装置身分以及外界光 , . , 算法的利用 宽裕阐扬盘算推算机正在盘算推算速率方面的潜力 照等成分的影响 收罗到的外盘图像平时具有必定的倾斜角 , , 度 紧张影响了检测准确度 因而必要对图像中的外盘举行旋

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